TensorFlow2.0 是一个开源的机器学习框架，是 TensorFlow 机器学习框架的下一个主要版本。它通过简化 API、提高性能和增加易用性来改善 TensorFlow 1.x 的一些缺点。
TensorFlow2.0 的一些更新和改进包括：
Eager Execution（即刻执行）：TensorFlow2.0 默认启用 Eager Execution，这使得用户可以像使用 Python 一样即刻执行运算，而无需构建计算图。Keras 集成：Keras 现在是 TensorFlow2.0 的高级 API，默认情况下可用。Keras 简化了模型构建和训练的流程。改进的模型构建：TensorFlow2.0 通过提供更加简洁和直观的 API 使得构建模型更加容易。移除冗余功能：TensorFlow2.0 移除了一些过时和冗余的功能，简化了整体框架。模型的保存和加载：TensorFlow2.0 提供了更简单的方式来保存和加载模型。改进的性能：TensorFlow2.0 通过优化了计算图的执行方式提高了性能。分布式训练：TensorFlow2.0 提供了更好的分布式训练支持，使得在多个设备上进行训练更加容易。总的来说，TensorFlow2.0 的更新和改进使得其更加易用、高效，并提供更好的性能和灵活性。
